A inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas, revolucionando diversos setores e trazendo inúmeras vantagens. No entanto, um aspecto que muitas vezes passa despercebido é o consumo energético relacionado a essa tecnologia. De acordo com estudos recentes, o consumo de energia da inteligência artificial pode ser maior do que o de um pequeno país.
Isso ocorre principalmente devido ao treinamento de modelos de IA, que consome uma quantidade significativa de energia.
No artigo a seguir, iremos explorar em detalhes o impacto do consumo energético da inteligência artificial. Primeiramente, abordaremos como o treinamento de modelos de IA consome uma quantidade considerável de energia, explicando o motivo por trás desse alto consumo.
Em seguida, discutiremos como o crescimento da eficiência da IA pode levar a um aumento no uso de recursos, apresentando os desafios que surgem nesse contexto.
É fundamental compreendermos os impactos ambientais e econômicos do consumo energético da inteligência artificial, uma vez que essa tecnologia está se tornando cada vez mais presente em nosso cotidiano.
Portanto, convidamos você a continuar a leitura deste artigo para entender melhor essa questão e refletir sobre os caminhos que podem ser tomados para mitigar os impactos negativos.
A inteligência artificial (IA) tem sido apontada como uma ferramenta promissora em diversas áreas, desde programação até segurança no trânsito, devido à sua capacidade de agilizar processos e tornar tarefas diárias mais eficientes.
No entanto, pesquisas recentes mostram que o uso em larga escala da IA pode ter um impacto significativo no consumo de energia, chegando a ser comparável às demandas energéticas de alguns países.
De acordo com um estudo publicado na revista Joule por Alex de Vries, fundador da Digiconomist e candidato a doutorado na Vrije Universiteit Amsterdam, é muito provável que o consumo de energia relacionado à IA aumente consideravelmente nos próximos anos.
Isso se deve ao crescimento acelerado do uso da chamada IA generativa, que envolve treinamento de modelos para gerar texto, imagens e outros dados. No entanto, esse treinamento consome uma quantidade significativa de energia.
Por exemplo, a Hugging Face, empresa de desenvolvimento de IA sediada em Nova York, relatou que sua ferramenta multilíngue para geração de texto consumiu cerca de 433 megawatt-horas (MWh) durante o treinamento, quantidade suficiente para abastecer 40 residências americanas médias por um ano.
A pegada energética da IA não se limita apenas ao treinamento dos modelos. Quando essas ferramentas são colocadas em funcionamento para gerar dados com base em comandos específicos, cada vez que um texto ou imagem é gerado, há também um consumo significativo de energia de computação.
Por exemplo, o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, pode consumir até 564 MWh de eletricidade por dia para funcionar.
Embora empresas ao redor do mundo estejam trabalhando para melhorar a eficiência do hardware e software de IA, visando tornar essa tecnologia menos intensiva em energia, o estudo de De Vries sugere que o aumento da eficiência das máquinas muitas vezes leva a um aumento na demanda.
Esse fenômeno é conhecido como Paradoxo de Jevons. De fato, a tendência é que à medida que as ferramentas de IA se tornem mais eficientes e acessíveis, mais aplicações surgirão e mais pessoas as utilizarão, o que poderá aumentar ainda mais o consumo energético.
O treinamento de modelos de IA consome uma quantidade significativa de energia
O treinamento dos modelos de IA é uma etapa fundamental no desenvolvimento dessas tecnologias e exige uma grande quantidade de dados. No caso da IA generativa, usada para produzir textos, imagens e outros dados, esse treinamento é especialmente intensivo em energia. Ao alimentar os modelos com uma enorme quantidade de informações, são necessários recursos computacionais consideráveis para processar e analisar esses dados.
Um exemplo concreto desse alto consumo energético durante o treinamento da IA generativa foi fornecido pela Hugging Face. A empresa relatou que sua ferramenta multilíngue consumiu cerca de 433 MWh durante o treinamento.
Essa quantidade de energia seria suficiente para abastecer 40 residências americanas médias por um ano. Esses números evidenciam o quanto o treinamento de modelos de IA pode ser energicamente demandante.
Além disso, a análise de Alex de Vries mostra que mesmo quando a IA é colocada em funcionamento para gerar dados com base em comandos específicos, como no caso do ChatGPT da OpenAI, ainda há um consumo significativo de energia.
No caso desse modelo, é estimado que ele possa consumir até 564 MWh de eletricidade por dia para funcionar. Portanto, o consumo energético da IA não se resume apenas à fase de treinamento dos modelos.
O crescimento exponencial no uso e desenvolvimento desses modelos de IA gera preocupações quanto ao aumento no consumo de energia. Mesmo com os esforços das empresas em melhorar a eficiência da tecnologia e reduzir sua pegada energética, fatores como o aumento na demanda por serviços de IA e a expansão do acesso a essa tecnologia podem levar a um maior consumo global de eletricidade no futuro.
O crescimento da eficiência da IA pode levar a um aumento no uso de recursos
Ao mesmo tempo em que avanços na eficiência do hardware e software da IA buscam reduzir seu consumo energético, é importante considerar que essas melhorias nem sempre resultam em uma redução líquida no uso de recursos.
Na verdade, muitas vezes elas levam ao chamado Paradoxo de Jevons.
Conforme as tecnologias de IA se tornam mais eficientes e acessíveis, torna-se possível aplicá-las em uma variedade maior de contextos e permitir que mais pessoas as utilizem.
Isso consequentemente aumenta a demanda por essas tecnologias, o que pode compensar qualquer ganho de eficiência alcançado.
Um exemplo disso é o caso do Google, que já começou a incorporar a IA generativa em seu serviço de e-mail e está testando seu uso em seu mecanismo de busca.
Com base nas estimativas de De Vries, se cada pesquisa no Google utilizasse IA, seria necessário um consumo adicional de energia equivalente ao consumo anual de eletricidade da Irlanda, ou seja, cerca de 29,2 TWh por ano.
No entanto, embora esse cenário extremo ainda não seja viável em curto prazo devido aos altos custos associados à implementação de servidores adicionais para lidar com a carga computacional exigida pela IA, é importante considerar o potencial impacto energético dessas tecnologias.
Diante desse contexto, é fundamental que sejamos conscientes sobre o uso da IA e avaliemos cuidadosamente onde ela realmente é necessária. Embora essa tecnologia tenha inúmeras aplicações promissoras, sua alta demanda energética deve ser levada em consideração, especialmente quando comparada à sustentabilidade e ao acesso equitativo aos recursos energéticos.